Alternative Antriebe Analyse von Fahrdaten

Das Fraunhofer-Institut für Chemische Technologie ICT hat einen flexibel konfigurierbaren Datenlogger konzipiert, der Fahrdaten sowohl von konventionell als auch elektrisch betriebenen Fahrzeugen erfassen soll. Die Analyse von Parametern wie Motordrehzahl oder Akkuladezustand soll helfen, neue Hybrid- und Elektrofahrzeuge zu entwickeln.

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Fraunhofer-Institut für Chem. Technologie, ICT

Wissenschaft und Industrie arbeiten intensiv an der Entwicklung von Fahrzeugen mit alternativen Antriebssystemen. Auch Forscher des Fraunhofer-Instituts für Chemische Technologie ICT leisten einen Beitrag: Die Projektgruppe Neue Antriebssysteme NAS hat einen Datenlogger konzipiert, der Erkenntnisse darüber liefern soll, wie Fahrzeuge individuell genutzt werden. Die Analyse der Informationen soll Autogenerationen ermöglichen, die auf die Bedürfnisse und das Fahrverhalten eines Einzelnen abgestimmt sind.

Datenlogger zeichnet relevante Fahrdaten auf

Der Datenlogger wird für mehrere Wochen oder Monate im Auto eingebaut. In diesem Zeitraum speichert er während der Fahrten alle relevanten Betriebsdaten – diese umfassen Merkmale wie Streckenprofil oder Fahrstil. Die Analysen diese Daten sollen Rückschlüsse auf den Umgang mit dem Fahrzeug zulassen: Zum Beispiel, ob der Fahrer ein auf seine Bedürfnisse zugeschnittenes Automobil benutzt. „Indem wir viele solcher Profile sammeln, sind wir in der Lage, mehrere Anwender zu Nutzergruppen zusammenzufassen und die Fahrdaten gruppenspezifisch auszuwerten“, erklärt Tobias Burgert, wissenschaftlicher Mitarbeiter am ICT. Er fährt fort: „Daraus können repräsentative Fahrzyklen entstehen, die bei der Entwicklung neuer Autos verwendet werden, um diese beispielsweise im virtuellen Fahrversuch bei Fahrzeugsimulationen zu nutzen.“

Der Datenlogger ist flexibel konfigurierbar. Sein Einsatz beschränkt sich damit nicht auf konventionelle Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor. Neben den Parametern eines klassischen Antriebsstrangs wie Motordrehzahl oder Lambda-Wert beziehungsweise Wärmeleitfähigkeit, können die Forscher auch Daten eines elektrischen Antriebs erfassen, etwa den Ladezustand der Batterie. Durch die flexible Konfigurierbarkeit lässt sich die Qualität der analysierten Signale erhöhen – wenn auf das Erheben nichtrelevanter Daten verzichtet wird, können die priorisierten Parameter mit einer höheren Abtastrate aufgezeichnet werden. Zugleich lassen sich Daten aus externen Sensoren wie eines GPS-Moduls, eines Beschleunigungssensors oder eines Gyrosensors festhalten und zur Auswertung mit den reinen Fahrzeugdaten kombinieren.

Günstiger Anschaffungspreis

Technisch ist der Datenlogger auf Basis des Einplatinenrechners Raspberry Pi realisiert, bei dem alle elektronischen Komponenten auf einer Leiterplatte verbaut sind. Dies soll ihn für künftige Kunden kostengünstig in der Anschaffung machen. Einbau und Inbetriebnahme sind unkompliziert, der Nutzer kann dies selbst vornehmen. Das Gerät liest die Fahrzeugdaten über die OBD-II-Schnittstelle des Fahrzeugs aus, die bereits jetzt in jedem Fahrzeug verbaut ist. Die Datenübertragung zwischen OBD-II-Schnittstelle und Datenlogger via Bluetooth übernimmt ein Adapter des Karlsruher Startups Pace Telematics.

Nach Ansicht seiner Entwicklert ist der Datenlogger für Industriepartner interessant: In einer ersten Kooperation nutzt ihn ein internationaler Erstausrüster (OEM) bereits bei der Konzeption von Hybridfahrzeugen. Als weiterer möglicher Einsatzbereich ist das Management von Fahrzeugflotten angedacht. Die Betreiber könnten über Auswertungen nachvollziehen, wie genau die bestehenden Fahrzeuge eingesetzt werden und für den jeweiligen Fahrer immer das richtige Fahrzeug bereitstellen. Zudem ließen sich über Nutzungsszenarien, die Streckenprofile und den jeweiligen Energiebedarf umfassen, Rückschlüsse über künftige Investitionen in die Flotte ziehen, um gezielt Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor, Hybridfahrzeuge oder reine Elektrofahrzeuge anzuschaffen.

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